第一次发帖，不知道是否发在合适的节点，如果发错了，还请见谅。 废话不多说，配置如下： [ol]主板：超微 X9SRL-F ，两个 PCIE 3.0 ✖️ 16 槽，若干个 PCIE 3.0 ✖️ 8 槽；显卡：英伟达 Tesla P40 ✖️ 2 + AMD GT650 亮机卡；CPU：至强 E5-2680V2 ；内存：三星 DDR3 32G ✖️ 4 ；硬盘：随便；电源：挑个 1000W 以上的。 [/ol] 上面这样一套配置跑深度学习以及训练模型可以吗，有什么坑吗？ 提前谢谢大家！ pcie, 亮机卡, 模型, ️
@tap91624 谢谢回复，想请教下一般在什么场景下会对 FP16 有较高的要求？也正是因为这个，之前一直在纠结到底是 P40 还是 P100 ，Reddit 上网友说如果是要 train 或者 fine tune 模型的话，P40 更合适，如果是 model inferencing 的话，那 P100 更合适些，不知道这是不是和半精度有关。
@stimw 谢谢回复，魔改 2080ti 之前也考虑过，一同考虑过的还有魔改的 3060 12G 之类的，感觉配置起来会省心很多，不用搞外部散热，也不要转接线什么的，但是就怕魔改的用起来有这样那样的问题，网上很多人也不推荐魔改的，不知道实际情况到底咋样。
